This document presents a detailed description of the challenge on clarifying questions for dialogue systems (ClariQ). The challenge is organized as part of the Conversational AI challenge series (ConvAI3) at Search Oriented Conversational AI (SCAI) EMNLP workshop in 2020. The main aim of the conversational systems is to return an appropriate answer in response to the user requests. However, some user requests might be ambiguous. In IR settings such a situation is handled mainly thought the diversification of the search result page. It is however much more challenging in dialogue settings with limited bandwidth. Therefore, in this challenge, we provide a common evaluation framework to evaluate mixed-initiative conversations. Participants are asked to rank clarifying questions in an information-seeking conversations. The challenge is organized in two stages where in Stage 1 we evaluate the submissions in an offline setting and single-turn conversations. Top participants of Stage 1 get the chance to have their model tested by human annotators.


翻译:本文件详细描述了在澄清对话系统问题方面的挑战(ClariQ),在2020年的 " 探索性对话AI(SCAI)EMNLP " 研讨会上,作为 " 交流性对话挑战系列 " (ConvAI3)的一部分组织起来。对话系统的主要目的是根据用户的要求回复适当的答案。然而,一些用户的要求可能含糊不清。在IR 环境中,处理这种情况时主要想到搜索结果页面的多样化。然而,在带宽有限的对话环境中,这种情形更具挑战性。因此,我们为评价混合性对话提供了一个共同的评估框架。要求参与者在信息搜索对话中排列澄清问题的位置。在第一阶段,我们分两个阶段评估提交材料的离线设置和单点对话。第1阶段的参与者有机会让人类警告者测试其模型。

0
下载
关闭预览

相关内容

剑桥大学2020《AI全景报告》出炉,177页ppt
专知会员服务
120+阅读 · 2020年10月4日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
CCF推荐 | 国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年5月23日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
推荐|深度强化学习聊天机器人(附论文)!
全球人工智能
4+阅读 · 2018年1月30日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
Generating Fact Checking Explanations
Arxiv
9+阅读 · 2020年4月13日
Arxiv
14+阅读 · 2020年1月27日
Generative Adversarial Networks: A Survey and Taxonomy
VIP会员
相关VIP内容
剑桥大学2020《AI全景报告》出炉,177页ppt
专知会员服务
120+阅读 · 2020年10月4日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员